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关键词

Python重复、空格处理

1、重复处理把数据结构,行相同的数据只保留一行。 把重复数据提取出来df #直接删除重复#默认根据所有的列,进行删除newDF = df.drop_duplicates()#当然也可以指定某一列,进行重复处理newDF = df.drop_duplicates (id)2、处理 dropna函数作用:去除数据结构为空的数据。 ()3、空格处理strip函数作用:清除字符型数据左右的空格。 与R的trim函数用法一样newname=df.str.strip()from pandas import read_csv df = read_csv( D:PDA4.5data.csv) newName

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在R语言进行填充:估算

在大多数统计分析方法,按列表删除是用于估算的默认方法。但是,它不那么好,因为它会导致信息丢。在本文,我列出了5个R语言方法。链式方程进行的多元插补通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。 如果X1,那么它将在其他变量X2到Xk上回归。然后,将X1替换为获得的预测。同样,如果X2,则X1,X3至Xk变量将在预测模型用作自变量。稍后,将被替换为预测。 有98个观测,没有。Sepal.Length有10个观测的观测。同样,Sepal.Width等还有13个。 我们还可以创建代表的视觉效果。  然后,将 加性模型(非参数回归方法)拟合到从原始数据进行替换得到的样本上,并使用非(独立变量)预测(充当独立变量)。然后,它使用预测均匹配(默认)来插补。 它也构建了多个插补模型来近似。并且,使用预测均匹配方法。虽然,我已经在上面解释了预测均匹配(pmm)  :对于变量的每个观察,我们都会从可用找到最接近的观察该变量的预测均

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    pandas处理

    在真实的数据,往往会存在的数据。 pandas在设计之初,就考虑了这种的情况,默认情况下,大部分的计算函数都会自动忽略数据集,同时对于也提供了一些简单的填充和删除函数,常见的几种操作技巧如下 1. 的判断为了针对进行操作,常常需要先判断是否有的存在,通过isna和notna两个函数可以快速判断,用法如下>>> a = pd.Series()>>> a0 1.01 2.02 NaN3 value参数,表示用一个指定的来替换>>> a.fillna(value=1)0 1.01 2.02 1.03 3.0dtype: float64# method参数,指定一种方法来填充 同时,通过简单上述几种简单的函数,可以方便地对进行相关操作。

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    Pandas处理

    (np.random.randn(6,4),columns=)df.iloc = np.nan #增加df.iloc = np.nan #增加print(df) #打印输出 col1 col2 nan_model=Imputer(missing_values=NaN,strategy=mean,axis=0) #建立替换规则:将为NaN的以均做替换nan_result=nan_model.fit_transform #用后面的替换print(nan_result_pd1) col1 col2 col3 col40 -0.977511 -0.566332 -0.529934 1.4896951 -0.491128 1.0381515 1.002177 0.448844 -0.584634 -1.038151 nan_result_pd2 = df.fillna(method=bfill,limit=1) #用后面的替换 0.459114 -1.0381515 1.002177 0.448844 -0.584634 -1.038151 nan_result_df3=df.fillna(method=pad) #用前面的替换

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    可视化Python工具库:missingno

    向大家推荐一款非常实用的可视化工具库:missingno适用场景无论是打比赛还是在实际工程项目,都会遇到数据的情况,如果数据集较小,还能在excel或者其他可视化软件大致看一下导致数据的原因 空白越多说明越严重右侧的迷你图概述了数据完整性的一般形状,并指出了数据集具有最大和最小无效的行数。 绘制热力图missingno相关性热力图可以显示无效的相关性:一个变量的存在或不存在如何强烈影响的另一个的存在。 数为1:两个变量一个另一个必;数为-1:一个变量另一个变量必然不。数为0:变量出现或不出现彼此没有影响。 树状图通过树状图,可以更全面地观察变量的关联性,揭示比关联热力图更深刻的相关关系:msno.dendrogram(collisions)?

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    R重复及空格的处理

    1、R重复的处理unique函数作用:把数据结构,行相同的数据去除。#导入CSV数据data

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    如何处理

    1、随机(MAR):随机意味着数据点的倾向与的数据无关,而是与一些观察到的数据相关2、完全随机(MCAR):某个的事实与它的假设以及其他变量的无关3、非随机(MNAR) :两个可能的原因是,取决于假设的(例如,高薪人群通常不想在调查透露他们的收入)或依赖于其他变量的(例如假设女性一般不愿透露他们的年龄! 此处年龄变量受性别变量影响)在前两种情况下,根据数据的出现情况删除的数据是安全的,而在第三种情况下,删除的观察会在模型产生偏差。所以在移除观测结果之前,我们必须非常小心。 使用具有预测变量完整数据的情况来生成回归方程;然后使用该方程来预测不完整情况下的。在迭代过程,插入变量的,然后使用所有情况预测因变量。 在本例,我们将数据集分为两组:一组没有变量(training),另一组(test)。

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    3-5 处理

    > x is.na(x) FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x #找出不是 1 2 3 > x y z x 1 > y a > library(datasets) #import

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    用Pandas处理

    处理选择处理的方法Pandas的处理Python数据科学手册》读书笔记处理主要有三种形式:null、 NaN 或 NA。 选择处理的方法 在数据表或 DataFrame 有很多识别的方法。 Pandas的 Pandas 用标签方法表示,包括两种 Python 原有的:浮点数据类型的 NaN Python的 None 对象。 None:Python对象类型的Pandas 可以使用的第一种标签是 None, 它是一个 Python 单体对象, 经常在代码表示。 这就是说, 在 Python 没有定义整数与 None 之间的加法运算。

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    R语言-(一)

    大部分统计方法都假定处理的是完整向量、矩阵、数据框,但是在大多数情况下,在处理真实数据之前 不得不消除数据:(1)删除含有的实例;(2)用合理的替代。 生物学变量包含物种被捕食的程度(Pred)、睡眠时暴露的程度 (Exp)和面临的总危险程度(Danger)处理的方法:? R语言使用NA代表,NaN(不是一个数)代表不可能的,符号Inf和-Inf代表正无穷和负无穷,函数is.na、is.nan()和is.infinite()分别识别、不可能和无穷,返回结果是 complete.cases(sleep))#数据集32%实例有一个或多个 0.3225806 对于,必须牢记complete.cases()函数仅NA和NAN识别,Inf和-Inf 无穷呗当作有效;必须使用函数来识别数据对象,比如mydata==NA的逻辑是无法实现的

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    R语言-(二)

    mice函数的md.pattern()函数可生成一个以矩阵货数据框形式展示模式的表格,将函数运用到sleep数据集: > library(mice)> data(sleep,package=VIM 运行结果可知,0表示变量列,1表示变量列,第一行表示无,第二行表示除了span之外无,第一列表示各个模式实例个数,最后一列表示各模式的变量个数。 可看到,sleep数据集有42例没有,仅2个实例span,9个实例同时NanD和Dream,数据集总共包含42x0+2x1+.....1x3=38个aggr()函数不仅仅绘制每个变量的数 左边的图可知数量,NonD有最大的数14个,右边的图显示有2个哺乳动物NonD、Dream、Sleep评分。42个动物没有。 数型的数量被转换到区间,利用灰度表示,颜色浅表示数小,深色表示数大,红色表示

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    Python+pandas填充的几种方法

    “知到”搜索“董付国”可以免费观看《Python程序设计基础(第2版)》配套的32节360分钟视频============== 由于人为误或机器故障,可能会导致某些数据丢。 dropna()方法的语法为:dropna(axis=0, how=any, thresh=None, subset=None, inplace=False)其,参数how=any时表示只要某行包含就丢弃 ,how=all时表示某行全部为才丢弃;参数thresh用来指定保留包含几个非数据的行;参数subset用来指定在判断时只考虑哪些列。 =None, **kwargs)其,参数value用来指定要替换的,可以是标量、字典、Series或DataFrame;参数method用来指定填充的方式,为pad或ffill时表示使用扫描过程遇到的最后一个有效一直填充到下一个有效为backfill或bfill时表示使用之后遇到的第一个有效填充前面遇到的所有连续;参数limit用来指定设置了参数method时最多填充多少个连续的;参数inplace=True

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    的处理方法

    得注意的是,这里所说的,不仅包括数据库的NULL,也包括用于表示数的特殊数(比如,在系统用-999来表示数不存在)。 (例如根据其它变量对记录进行数据分箱,然后选择该记录所在分箱的相应变量的均位数,来填充,效果会更好一些)造成数据的原因在各种实用的数据库,属性的情况经常发全甚至是不可避免的。 将数据集不含的变量(属性)称为完全变量,数据集含有的变量称为不完全变量,Little 和 Rubin定义了以下三种不同的数据机制:1)完全随机(Missing Completely 这种方法简单易行,在对象有多个属性、被删除的含的对象与信息表的数据量相比非常小的情况下是非常有效的,类标号(假设是分类任务)少时通常使用。然而,这种方法却有很大的局限性。 在该方法属性的补齐同样是靠该属性在其他对象的取求平均得到,但不同的是用于求平均的并不是从信息表所有对象取,而是从与该对象具有相同决策属性的对象取得。

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    R语言︱处理

    关于还有一个函数:complete.cases函数该函数与is.na的区别在于:1、输出数据格式不同。 complete.cases输出的逻辑向量与is.na正好相反,is.na的TURE为是;complete.cases的TURE为完整。 complete.cases(an)) #获得比例==13 疑惑:为什么布尔向量,sum一下可以得到数? ) #多维数列,按列,na.rm为是否需要忽略,na.rm=T表示忽略,删除rowSums(is.na(an),na.rm = T) #多维数列,按行,na.rm为是否需要忽略,na.rm= T表示忽略,删除#数据框操作#数据框操作y

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    评分模型的

    公式模型必须处理 构建评分模型过程,建模属于流程性的过程,耗时不多,耗费大量精力的点在于的填充。填充的合理性直接决定了评分模型的成败。 的填补我通常会遵循这样的原则:通常如果比例超过80%则放弃填补,但在实际工作比例超过50%基本上我就会放弃补; 如果变量很高但基于业务含义上的重要性无法舍弃,那么就需要针对这个变量生成一个指示哑变量 通常填充的方法为插补法,插补法的种类很多,分类如下图:?下面分别说明该怎样理解这些不同的插补法:单一插补 可以理解为自己填补自己,即针对每个,从其预测分布取出一个进行填充。 均插补法会存在一个问题,如果比例较高,用该方法进行填补,所有的插补都集在了均点上,数据分布形成尖峰、分布严重扭曲,从而导致低估方差。 热平台插补为 使用与受者相似的供者记录信息来替代受者记录的方法,即从其他地方随机抽样后再进行填补,例如10000个数有20个,还有9000个是完整的,即从9000个随机抽几个进行补充

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    Pandas 之 的处理

    什么是? (控制) 那么,到底什么是呢? 直观上理解,表示的是‘的数据’ 导致的原因是什么呢? 1) 可能是由于数据不全所以导致数据 2) 可能是误操作导致数据 3) 亦或者人为地造成数据。 什么是? (控制) 那么,到底什么是呢? 而这些只是在pandas 眼那么在人的眼 ,某些异常也会被当做 来处理。 例如: 在一批年轻的用户,出现了一个50岁的老头,我们就可以将它定义异常。 age_new = user_info.age.copy()age_new.fillna(10,inplace=True)age_new# 将age 其,另一个没,将没有 Series 的元素传给有的。

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    Python数据清洗--识别与处理

    前言在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》分享了有关数据类型转换和冗余信息删除的两个知识点,接下来继续讲解的识别和处理办法。 的识别判断一个数据集是否存在观测,通常从两个方面入手,一个是变量的角度,即判断每个变量是否包含;另一个是数据行的角度,即判断每行数据是否包含。 删除法是指将所在的观测行删除(前提是行的比例非常低,如5%以内),或者删除所对应的变量(前提是该变量包含的比例非常高,如70%左右);替换法是指直接利用变量的均位数或众数替换该变量 需要强调的是,如果计算某个变量的众数,一定要使用索引技术,例如代码的,表示取出众数序列的第一个(我们知道,众数是指出现频次最高的,假设一个变量有多个共享最高频次,那么Python将会把这些以序列的形式存储起来 该方法需要使用机器学习算法,不妨以KNN算法为例(关于该算法的介绍可以查看从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型(实战部分)),对Titanic数据集的Age变量做插补法完成的处理

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    python | pandas 改变列的位置、填充

    本期的文章源于工作,需要固定label的位置,便于在spark模型添加或删除特征,而不影响模型的框架或代码。 是自己写的脚本文件改变列的位置前面生成了DataFramemid = dfdf.drop(labels=, axis=1,inplace = True)df.insert(0, Mid, mid) # 插在第一列后面,即为第二列df填充

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    python | pandas 改变列的位置、填充

    本期的文章源于工作,需要固定label的位置,便于在spark模型添加或删除特征,而不影响模型的框架或代码。 是自己写的脚本文件改变列的位置前面生成了DataFramemid = dfdf.drop(labels=, axis=1,inplace = True)df.insert(0, Mid, mid) # 插在第一列后面,即为第二列df填充

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    Python数据分析基础】: 数据处理

    本篇开始分享如何使用Python进行数据分析,主要侧重介绍一些分析的方法和技巧,而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题提及,但不详细介绍。 2 数据的类型在对数据进行处理前,了解数据的机制和形式是十分必要的。将数据集不含的变量称为完全变量,数据集含有的变量称为不完全变量。 Python的使用:可以使用 pandas 的 dropna 来直接删除有的特征。#删除数据表含有空的行df.dropna(how=any)2. Python的使用: #使用price均对NA进行填充df.fillna(df.mean())df.fillna(df.median())热卡填补(Hot deck imputation):热卡填充法是在完整数据找到一个与它最相似的对象 比如,特征为A含有,我们衍生出一个新的特征B,如果A特征,那么相应的B为1,如果A特征没有,那么相应的B为0。

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